Simulating riparian disturbance: Reach scale impacts on aquatic habitat in gravel bed streams
Notice bibliographique
Résumé
Large wood governs channel morphology, as well as the availability of in-stream habitat, in many forested streams. In this paper, we use a stochastic, physically based model to simulate wood recruitment and in-stream geomorphic processes, in order to explore the influence of disturbance history on the availability of aquatic habitat. Specifically, we consider the effects of fire on a range of stream sizes by varying the rate of tree toppling over time in a simulated forest characterized by a tree height of 30 m. We also consider the effects of forest harvesting with various riparian buffer sizes, by limiting the lateral extent of the riparian stand. Our results show that pulsed inputs of wood increase the availability and variability of physical habitat in the postfire period; reach-averaged pool area and deposit area double in small streams, while side channels increase by over 50% in intermediate-sized channels. By contrast, forest harvesting reduces the availability of habitat within the reach, though the effects diminish with increasing buffer size or stream width; in laterally stable streams the effects are minimal so long as buffer width is large enough for key pieces to be recruited to the reach. This research emphasizes the importance of natural disturbance in creating and maintaining habitat heterogeneity and shows that scenario-based numerical modeling provides a useful tool for assessing the historical range of variability associated with natural disturbance, as well as changes in habitat relevant to fish. It can be also used to inform forest harvesting and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».